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公开(公告)号：CN110473606A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910582792.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江莱达信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种CT/MR图像的预览帧筛选方法。本发明通过图像分块的方法进行两幅图像间的相似度对比，序列图像按相似度分组，再从分组中筛选最具代表性的“预览”帧，本发明既能有效的保证预览图像的丰富信息，又能通过合理“导读”加快医生的读片速度，进而提高了医生读片效率。
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公开(公告)号：CN111833321B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010646778.5
申请日：2020-07-07
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江莱达信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种调窗优化增强的颅内出血检测模型及其构建方法。本发明的一方面提供了一种颅内出血检测模型，它包括调窗优化增强模块和RetinaNet网络。调窗优化增强模块由1*1卷积层和窗激活函数层构建，网络包括基础特征提取网络、FPN特征金字塔、分类与回归子网络。另一方面还提供了一种调窗优化增强的颅内出血检测模型的构建方法，包括以下步骤：步骤1、颅脑CT检查数据集准备及数据预处理；步骤2、构建颅内出血检测模型；步骤3、颅内出血检测模型训练；步骤4、颅内出血检测模型验证。本发明通过调窗优化模块增强了出血区域与正常组织之间的对比度，结合ResNet的特征提取和网络的设置，极大提升了模型检测的精确度。
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公开(公告)号：CN111833321A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010646778.5
申请日：2020-07-07
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江莱达信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种调窗优化增强的颅内出血检测模型及其构建方法。本发明的一方面提供了一种颅内出血检测模型，它包括调窗优化增强模块和RetinaNet网络。调窗优化增强模块由1*1卷积层和窗激活函数层构建，网络包括基础特征提取网络、FPN特征金字塔、分类与回归子网络。另一方面还提供了一种调窗优化增强的颅内出血检测模型的构建方法，包括以下步骤：步骤1、颅脑CT检查数据集准备及数据预处理；步骤2、构建颅内出血检测模型；步骤3、颅内出血检测模型训练；步骤4、颅内出血检测模型验证。本发明通过调窗优化模块增强了出血区域与正常组织之间的对比度，结合ResNet的特征提取和网络的设置，极大提升了模型检测的精确度。
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公开(公告)号：CN103955764B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410171208.X
申请日：2014-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江莱达信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种对医疗影像检查量预测的混合优化方法。本发明在灰色GM（1,1）预测模型的基础之上，使用马尔可夫链来形成灰色-马尔可夫模型，运用马尔可夫链模型能很好的解决灰色模型对于医疗影像数据波动大预测不准的缺点；同时运用蒙特卡洛模型预测所需要的医疗影像数据值，最后根据这两种模型所预测的医疗影像数据来做最后的混合预测，从而达到需要的优化预测要求。本发明能够很大程度的提高预测精度以及拟合度，弥补了灰色预测的局限，从而对于医疗影像数据的检查量的预测能更加的精准，对于医疗机构可以有足够的证据来进行安排。
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公开(公告)号：CN119205794A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411733238.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江莱达信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/70 , G06T7/80 , G06T7/60 , G06V10/764 , G06T7/50 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种结肠镜下结肠息肉大小检测方法及系统。本发明结合了YOLOv5结肠息肉检测模型和DepthAnything深度估计模型，不仅能够准确地检测出结肠镜图像中的息肉，还能估计出精准的深度图，随后可以使用息肉边界框和深度图确定肠镜检查中肠壁与镜头的距离，并重建结肠镜图像在真实世界中的三维点云图，计算息肉在点云中的大小，转换为息肉的实际物理尺寸，在手术过程中实时显示。本发明实现了息肉的精准定位和尺寸测量，避免了传统方法中由于缺乏参照物而导致的测量误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117875399A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410112674.4
申请日：2024-01-26
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江莱达信息技术有限公司
IPC: G06N3/088 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于类决策边界的动态扩展网络无监督域自适应方法及系统，方法具体包含以下步骤：步骤1、获取医学影像数据并进行预处理；步骤2、动态扩展基于自编码器的主干网络；步骤3、将类决策边界置于低密度区域；步骤4、模型验证后用于医学影像预测。本发明通过基于自编码器的动态扩展网络，实现了对源域特征信息的保留和利用，避免了模型在迁移学习过程中遗忘源域重要特征的问题。同时，利用聚类损失和条件熵损失的最小化，学习数据的内在特征表示，并将类决策边界推离数据密集区域，进一步提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN115631185A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211392806.0
申请日：2022-11-08
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江莱达信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于医学图像智能识别技术领域，具体涉及手骨X光片医学图像关键点定位方法及系统。方法包括如下步骤：S1，手骨X光片图像与相应关键点标注数据的收集和预处理；S2，构建手骨X光片医学图像关键点定位模型；S3，使用辅助损失函数训练模型，验证模型；S4，使用已验证模型进行端到端预测。本发明具有定位精度高且能一次性定位足够数量手骨关键点的特点。
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公开(公告)号：CN110473606B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910582792.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江莱达信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种CT/MR图像的预览帧筛选方法。本发明通过图像分块的方法进行两幅图像间的相似度对比，序列图像按相似度分组，再从分组中筛选最具代表性的“预览”帧，本发明既能有效的保证预览图像的丰富信息，又能通过合理“导读”加快医生的读片速度，进而提高了医生读片效率。
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公开(公告)号：CN108648783B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201810199061.3
申请日：2018-03-12
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江莱达信息技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06F16/33 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种医技检查项目相似性快速判别方法。本发明是根据医技检查项目命名特点，直接以部位和检查方法为语义空间，动态构建低维的特征向量进行相似性判断，克服现有的文本相似度计算方法大量统计、分解降维、提取语义等复杂计算缺点，并区分了检查次序对相似性的影响。本发明既简便快速，又准确有效，符合实际应用需要。
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公开(公告)号：CN117974593A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410119352.2
申请日：2024-01-29
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江莱达信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于掩膜信息和注意力机制的弱监督病变检测系统，包含以下模块：解剖结构提取模块：基于掩膜信息提取解剖结构；多尺度特征提取模块：基于BiFormer提取多尺度特征；特征定位模块：基于BiFormer注意力机制定位特征；性能评估模块：进行弱监督定位模型的性能评估。本发明采用BiFormer模型跳过了不相关区域的计算以节省参数量和计算量，BiFormer能更好地捕捉病变类别标签和对应的特征信息之间的依赖关系。
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